Meta, gelirlerinin %28 artarak 60,8 milyar dolara ulaştığı çeyreklik finansal raporunu yayınladı, ancak AI altyapısına yapılan büyük yatırımlar nedeniyle serbest nakit akışı yalnızca 784 milyon dolar oldu.

Yazan: Harfler AI

Meta, ikinci çeyrekte 31,862 milyon dolar işletim nakit akışı elde etti, bunun 31,078 milyon dolarını veri merkezleri inşa etmek ve sunucular satın almak için harcadı ve nihayetinde 784 milyon dolar serbest nakit akışı kaldı.

Meta'nın reklam makinesinin hâlâ hızlı para kazandığını unutmayın.

İkinci çeyrekte Meta'nın geliri 6,080,1 milyar dolar olup, geçen yılın aynı dönemine göre %28 arttı; bunun içinde reklam geliri 5,936,3 milyar dolar olup, geçen yılın aynı dönemine göre %27 artış gösterdi. Reklam gösterim sayısı ve ortalama fiyat aynı anda yükseldi ve gelir, Wall Street beklentilerini aştı.

Reklam makinelerinden elde edilen kazançlar AI tarafından tamamen yutuluyor.

Şirket, 2026 yılı için sermaye harcamaları alt sınırını 125 milyar dolarından 130 milyar dolara çıkardı, ancak üst sınır hâlâ 145 milyar dolar olabilir.

Beklentileri aşan bir gelir raporu, %8'e yakın bir hisse senedi düşüşüyle karşılaştı. Meta, raporun açıklanmasının ardından hisse senedi fiyatı 585,61 ABD dolarında kapanırken, işlem saati sonrası düşüş %9'a yakın seviyelere ulaştı.

Telefon görüşmesinde, Bank of America Securities analisti Justin Post, soruyu doğrudan Zuckerberg’e yöneltti: Meta, bir yıl önce AI laboratuvarının üst düzey liderliğini değiştirdi,华尔街 ne zaman modeller, çipler vb. ürünlerin piyasaya sürülme hızında belirgin bir artış görecektir?

Zuckerberg, laboratuvarın şu anki ilerlemesine “oldukça memnun” olduğunu söyledi. Muse Spark ve Muse Spark 1.1, Meta'nın model yetenekleri basamağını tırmanmanın erken sonuçlarıdır ve şirket daha büyük ve daha güçlü modelleri eğitiyor.

O, bu üst düzey modelin satış tarihini açıklamadı, yeni bir değerlendirme sonucu da sunmadı, sadece yakında daha fazla bilgi vereceğini söyledi.

Bir yıl önce, Llama 4 beklentileri karşılamadı, Zuckerberg, Scale AI'ye 14,3 milyar dolar yatırım yaptı, 28 yaşındaki Wang Tao'yu Meta'ya getirdi ve AI sistemini yeniden inşa etme yetkisini ona verdi.

Wang Tao ve Zuckerberg arasında birçok benzerlik var—her ikisi de yaklaşık 19 yaşlarında okulunu bırakarak girişimde bulunmuş, 20'li yaşlarında milyarder olmuş ve kurucu tipi merkezi güç ve hızlı yürütme inancına sahip olmuşlardır. 40 yaşındaki Zuckerberg, Meta'nın geleceğini gençlik yıllarındaki kendisine bırakmış gibi görünüyor.

Bir yıl sonra, Wang Tao, Meta'nın AI ekibini yeniden yapılandırmış ve ilk modelleri ve ürünleri piyasaya sürmüştür. Ancak Meta'nın beklentilerini taşıyan başlıca model Watermelon hâlâ eğitilmektedir.

Rekabetçiler hâlâ hızla geliştirme yapıyor, ancak Meta'nın bu cevabı beklemek için ödediği maliyet giderek artıyor.

Wang Tao, bir gün de olsa ana modeli teslim etmezse, Zuckerberg bu paraların, bu yeniden yapılandırmanın ve bir yıl daha beklemenin ne getirdiğini kanıtlamak zorunda kalır. Şu anda kişiyi değiştirmek veya geri çekilmek, daha önce ödenen maliyetlerin geri kazanılması zor olduğunu kabul etmek anlamına gelir.

Wang Tao, Zuckerberg'ın en büyük batık maliyeti haline geldi.

Yanlış kurtarıcı mı?

Wang Tao elbette boş durmamıştı.

Zuckerberg'in Wang Tao'yu seçmesi, kendisi biraz riskli bir karar. Scale AI, uzun süredir OpenAI, Google ve Meta gibi şirketlere veri ve değerlendirme hizmetleri sunuyor; Wang Tao, her bir laboratuvarın hangi modelleri eğittiğini ve nerede takıldığını biliyor, ancak daha önce öncü modellerin geliştirilmesini yönetme deneyimi yoktu.

Wang Tao'nun en belirgin becerisi yönetim ve kaynak tahsisidir.

Scale AI, binlerce çalışanı olmasına rağmen, yeni çalışanları doğrudan onaylamaya ve verileri müşterilere teslim etmeden önce kendi elle kontrol etmeye devam ediyor. Bu ısrarı, “kalite fraktaldır” olarak adlandırıyor: Yöneticiler detaylara dikkat etmezse, alttaki kişiler de kısa sürede dikkatsizlik öğrenir.

Zuckerberg, binlerce kişilik bir şirket içinde bulmak çok zor olan odaklanmış, sert ve hızlı yürütme yeteneğini arıyor. Bu nedenle Financial Times, Wang Tao'yu Meta'nın ihtiyaç duyduğu “savaş zamanı CEO’su” olarak adlandırdı.

Meta'ya girdikten sonra Wang Tao, bu kurucu tarzı yönetimi hemen AI departmanına taşıdı. Meta, OpenAI, Google ve diğer şirketlerden yüksek maliyetle personel çekerek, öncelikli modelleri hedef alan TBD Laboratuvarını kurdu ve mevcut yönetim yapısını sadeleştirerek, ağır ve yavaş çalışan AI departmanını daha hızlı hareket eden bir “savaş takımı” haline getirmeyi amaçladı.

Maliyet açıkça görülüyor.

Meta'nın orijinal AI ekibi yaklaşık 600 pozisyonu kapatırken, Yann LeCun, 12 yıl boyunca çalıştığı Meta'dan ayrılarak dünya modelleri üzerine yeni bir çalışma başlatıyor. Yüksek maaşlı yeni ekip ile eski araştırma sistemi arasında bir çatlak oluşuyor.

Bu yeniden yapılandırma maliyetleri, artık Meta'nın mali raporlarında yer almaktadır.

İkinci çeyrekte Meta'nın araştırma ve geliştirme harcamaları 21,656 milyar dolara ulaştı ve bir önceki yılın aynı dönemine göre %67 artış gösterdi. CFO Susan Li, telekonferansta, şirketin maaş giderlerindeki artışın, özellikle yüksek maliyetli AI uzmanlarının son bir yıl içinde alınmasıyla ilgili olduğunu belirtti.

2,4 milyar dolarlık yasal giderler ve 1,18 milyar dolarlık işten çıkarma giderleri düşüldükten sonra bile, Meta'nın ikinci çeyrek toplam maliyetleri, gelir artış oranının %28'ini aşarak yaklaşık %42 arttı.

Wang Tao, sadece yeni bir organizasyon yapısı değil, giderek daha pahalı bir AI ekibi de getirdi.

Zuckerberg'in bu büyük bahsinin mantığı burada netleşiyor: O, Wang Tao'nun organizasyonu yeniden yapılandırma ve kaynakları harekete geçirme yeteneğinin, ileri model eğitimi yeteneğine dönüştürülebileceğine inanıyor. İlk şey zaten kanıtlanmıştır, ikincisi ise modelin sınavı bekliyor.

Nisan 2026'da, Meta, Wang Tao ekibinin ilk modeli Muse Spark'ı tanıttı. Meta, baştan itibaren bunun küçük boyutlu ve hızlı olduğunu, Muse serisinin "öncüsü" olduğunu ve daha büyük modellerin hâlâ arkada olduğunu vurguladı.

Temmuz'a gelindiğinde, Muse Spark 1.1, Yapay Analiz Endeksini 43'ten 51'e çıkardı; ilerleme özellikle programlama, bilimsel akıl yürütme ve bilgi becerilerinde yoğunlaştı. Her milyon girdi ve çıktı Token için sırasıyla 1,25 dolar ve 4,25 dolar ücret uygulanmaktadır.

Bu model hızlı ilerleme kaydediyor ve fiyatı yeterince düşük, ancak genel performansı en önde gelen modellerle hâlâ açık bir farka sahip ve Meta'nın 14,3 milyar dolarlık yatırımı ve yüksek maliyetle kurduğu yeni ekibin değerini henüz kanıtlamıyor.

Bu beklentiyi gerçek anlamda taşıyan, hâlâ eğitimde olan Watermelon.

Wang Tao, Meta iç toplantısında, halen eğitilen Watermelon'un, Muse Spark'tan bir derece daha yüksek hesaplama gücü kullandığını ve bazı temel değerlendirme testlerinde GPT-5.5'e ulaşmış olduğunu söyledi. Ancak, hangi değerlendirme testlerini kullandığını belirtmedi ve Meta ilgili sonuçları kamuoyuna açıklamadı.

Son finansal rapor telefon görüşmesi de bu iddiaya ek kanıt sunmadı. Zuckerberg, Meta'nın daha büyük ve daha güçlü modeller eğittiğini doğruladı, ancak Watermelon adını hiçbir zaman belirtmedi ve yayın tarihini ya da değerlendirme sonuçlarını açıklamadı.

Daha gerçekçi bir şekilde, Watermelon henüz yayınlanmadı, ancak OpenAI, Anthropic ve Google onu beklemeyecek.

Wang Tao, Meta'ya bir yıl girdi ve hâlâ "kurtarıcı" olmadı.

Geç kalan iki yıl

En ironik olan şey, Meta'nın asla yapay zeka alanında bir gecikmiş tarafı olmamasıdır.

2013'te Facebook, Yann LeCun'u lider olarak atayarak FAIR'i kurdu. Sonraki on yıl içinde Meta, bilgisayarlı görünümlü öğrenme ve kendi kendini denetimli öğrenme alanlarında derin bir birikim kazandı ve PyTorch'u geliştirdi; Facebook ve Instagram'ın öneri ve reklam sistemleri, her gün milyarlarca kullanıcı tarafından oluşturulan verileri AI ile işlemeye başladı. 2023'te yayımlanan Llama, Meta'nın açık model alanında hızla bir etki yaratmasını sağladı.

ChatGPT'in ortaya çıkmasından sonra OpenAI, bir tüketiciler için giriş noktası etrafında modeller, API'ler ve geliştirici ekosistemi kurdu, ancak Meta'nın AI kaynakları FAIR, üretken AI ekibi, ürün departmanları ve altyapı departmanları arasında dağılmış durumda.

2025'e kadar Zuckerberg, AI'yi şirket düzeyinde bir savaş olarak yükseltti ve altyapı inşası için 60 milyar ila 65 milyar dolar harcamayı planladı, ancak beklenenin altında kalan Llama 4'ü bekledi.

Wang Tao'nun ardından yönlendirdiği merkezi reformlar, aslında Meta'nın 2023'te tamamlaması gereken reformlardı. Yeniden yapılandırmaya başladığında, OpenAI, Anthropic ve Google zaten modellerde, yeteneklerde ve ürünlerde üstünlük kurmuştu; Meta iki yıl gecikmişti.

Wang Tao, önceki iki yıl boyunca ertelediği bir faturayı şimdi Zuckerberg gibi ödüyor.

2025 yılının başlarında, Zuckerberg altyapı inşası için 60 milyar ila 65 milyar dolar harcama planlıyor. 2026 yılında sermaye harcamalarının 130 milyar ila 145 milyar dolar aralığında olması bekleniyor ve bu maksimum değer, önceki planın iki katını aşmaktadır.

Ancak Meta, bu paraların tamamını henüz piyasaya sürülmemiş bir üst düzey modelde harcamadı. İkinci çeyrekte Instagram kullanıcılarının kullanım süresi iki haneli bir artış gösterdi, Facebook'ta video izleme süreleri %9 arttı. Meta, yeni reklam modelinin Facebook reklam tıklama oranlarını %8,3 ve dönüşüm oranlarını %15,7 artırdığını belirtti; AI ile reklam malzemeleri oluşturan küçük işletmelerin sayısı 9 milyonu aştı.

Bu başarılar, AI'nın Meta'nın reklam makinesine daha fazla para kazandırabileceğini kanıtlamaktadır, ancak bu doğrudan Wang Tao'nun cevap kağıdı olarak değerlendirilemez.

Meta'nın açıkladığı iyileştirmeler, önerme sistemi, reklam sıralaması ve içerik anlama kaynaklıdır; Watermelon veya Wang Tao ekibinin öncü modellerinin bunlarda ne kadar etkili olduğu belirtilmemiştir. Reklam ve önerme, zaten Meta'nın onlarca yıldır sahip olduğu güçlü alanlardır.

Başka bir deyişle, Meta, Wang Tao'nun ana modelini beklerken mevcut AI teknolojilerini kullanarak reklamları geliştirmeye devam edebilir. Güçlü reklam işi, Zuckerberg'ın beklemeye devam etmesi için bir dayanak sağlıyor ve bu büyük bahis için şu anda sona ermesi gereken bir zaman noktası yok.

Eklenen büyük hesaplama gücü için Meta, daha fazla kullanım alanı hazırladı. Zuckerberg, telefon görüşmesinde bireysel akıllı ajanlar, kurumsal akıllı ajanlar, model API'leri ve doğrudan hesaplama gücü satışı gibi yönleri sıraladı.

Meta Business Agents haftada 1 milyondan fazla işletmeyi kullanıyor ve şirket, hesaplama gücü satın alma teklifleri de aldı; bu tekliflerin, Meta'nın bu hesaplama gücünü elde etme maliyetinden açıkça daha yüksek olduğu belirtildi.

Morgan Stanley analisti Brian Nowak, bunlardan hangi işin yatırımcılara hesaplanabilir getiri sağlayacak şekilde öncelikle ölçekleneceğini sordu. Zuckerberg kesin bir cevap vermedi, ancak tüm bu yönlerle ilgili iyimser olduğunu ve yakında daha fazla bilgi duyurulacağını belirtti.

CFO Susan Lee daha doğrudan şöyle diyor: Meta'nın modeli en önde olmasa bile, şirket bu hesaplama gücünü mevcut ürünlerini geliştirmek için kullanma konusunda emin. Gerçekten yeterince kullanamazsa, doğrudan diğer işletmelere satabilir.

Bu, büyük yatırımlar için birkaç çıkış yolu hazırlamakla birlikte, Meta'nın şu anda hangi yeni işin bu faturayı karşılayacağını henüz belirleyemediğini gösteriyor.

Hâlâ bekleyebilir misiniz?

İkinci çeyrekte Meta, yaklaşık 24,91 milyar dolarlık uzun vadeli borç çıkardı. 30 Haziran itibarıyla şirketin uzun vadeli borcu, geçen yılın sonundaki 58,744 milyar dolar yerine 83,664 milyar dolara yükseldi ve bu da 24,92 milyar dolarlık artış anlamına geliyor. Aynı dönemde Meta, hisse senedi alım-satımı yapmadı.

Neden karmaşık değil.

Meta, ikinci çeyrekte 31,862 milyon ABD doları işletme nakit akışı oluşturdu, sermaye harcamaları 31,078 milyon ABD dolarına ulaştı ve sadece 784 milyon ABD doları serbest nakit akışı kaldı; bu tutar, aynı dönemdeki 1,35 milyar ABD doları temettü ödemelerini karşılamak için yeterli değil.

Reklam işlevinden elde edilen nakit, AI genişletmesi, temettü ve hisse senedi geri alımını aynı anda karşılayamıyor.

Meta'nın bilançosunda hâlâ 9,026 milyon dolar nakit ve menkul kıymet bulunuyor ve kısa vadeli olarak para sıkıntısı yaşamıyor. Ancak dikkat edilmesi gereken nokta, AI altyapısını sadece reklam gelirleriyle finanse etmeyi bırakarak borçlanmaya başlaması ve uzun vadeli projeler için daha fazla sermaye toplamak amacıyla ortaklar katılması.

Telefon görüşmesinde, Goldman Sachs analisti Eric Sheridan, Susan Lee'ye Meta'nın agresif yatırımlar ile finansal ihtiyaçlar arasında nasıl bir denge kuracağını sordu.

Susan Lee, şirketin son yıllarda daha düşük maliyetli ve daha uzun vadeli fonlar elde etmek amacıyla borç oranını artırdığını açıkladı; bu da AI altyapısının uzun inşaat döngüsüyle uyumlu hale getirilmektedir.

Meta ile BlackRock arasındaki iş birliği bir örnektir. Finansal sonuçların açıklanmasından bir gün önce, her iki şirket de Teksas'taki El Paso'da 1 gigavatlık bir veri merkezi inşa etmeyi duyurdu. Meta, inşaat maliyetlerini dış ortaklarla paylaşarak, hesaplama gücüne erişim hakkını korudu.

Para şimdi harcanmalı, ancak getiri veri merkezi inşa edildikten sonra ortaya çıkacak. Zuckerberg, telefon görüşmesinde, şirketin inşa ettiği veri merkezlerinin faaliyete geçene kadar değer üretmeyeceğini kabul etti. Susan Li de, Meta'nın şu anda öncelikli olarak 2026 ve 2027 yılları için hesaplama kapasitesini mümkün olduğunca genişletmesi gerektiğini, 2028 sonrası için ise gerçek ihtiyaçlara göre kaç çip satın alınacağını kararlaştıracağını ifade etti.

Bu, Watermelon yeteneğinin henüz doğrulanmamış olması anlamına gelir; daha büyük modelleri eğitmek için gerekli olan veri merkezleri, sunucular ve ağlar ise yıllar öncesinden hazırlanmalıdır. Sonuç beklenenden düşük olsa bile, arazi, elektrik ve veri merkezleri zaten inşa edilmiştir.

Tam olarak Meta, bu büyük bahis için net bir zarar durdurma çizgisi çizmek zorunda.

Ayrıca, Meta'nın geçmişte uzun vadeli bir kumar için inanılmaz bir sabır gösterdiğini unutmayın. İkinci çeyrekte Reality Labs'in geliri sadece 431 milyon dolar iken, işletme kaybı 4,619 milyar dolara ulaştı. AI gözlükler, bu bölümün gelirini %16 artırdı ve Zuckerberg, yeni gözlüklerin satışlarının beklentileri aştığını söyledi, ancak bu gelir, Reality Labs'in devasa kayıplarını karşılamak için hâlâ çok uzak.

Dışarıdan gelen eleştiriler Wang Tao üzerine düşerse, aynı zamanda Zuckerberg'in omuzlarına da düşer—Wang Tao'nun başarısı veya başarısızlığı, sadece Meta'nın başarısı veya başarısızlığı değil, aynı zamanda Zuckerberg'in "metaüniversum" sonrası yeniden akılsızca davranıp davranmadığının bir testidir.

Wall Street, AI'nin belirli bir bitiş tarihi olmayan bir sonraki büyük kumar olup olmayacağını endişe ediyor.

Bekleme süresi ne kadar uzunsa, Meta'nın yatırdığı para ve hesaplama gücü o kadar fazla olur. Daha fazla yatırım yapıldıkça, Zuckerberg'in bu yolun işe yaramayabileceğini kabul etmesi daha zor hale gelir.

Karpuz, Wang Tao'nun her şeyi kanıtlamak için hâlâ şansına sahip. Ancak o gün gelmeden önce, Meta her bir çeyreklik bekleme ile Wang Tao'nun bu "batık maliyeti" artmaya devam edecektir.